城市居民食品分类及零售价格预测

PAGEPAGE18城市居民食品分类及零售价格预测西南交通大学吴瑕杰、周攀、刘姝晗摘要本文运用了聚类分析、回归分析、时间序列分析等统计方法，利用数学模型完成了城市居民食品分类及零售价格预测的问题。第一，利用系统聚类法给出了城市居民食品分类结果与分析。首先，利用对食品的理解构建了包括平均价格、价格方差、价格平均变化率、价格变化率方差在内的食品分类的指标体系。其次，对网上查得的数据做了单位转换、时间点转换，求出了每种食品的分类指标值，得到了42×4的指标值矩阵，随后对其进行标准化处理。然后，定义两种食品的距离为欧式距离平方，聚类时类间距离采用类平均法，并得出二者的表达式和递推式，利用系统聚类的原理，用SPSS软件按分类指标对食品进行分类，得到了四到九类的分类结果。为了选取合适的分类结果，引进统计量和伪F统计量，随着分类数从5到4的变化而急剧减小且分类数为5时较大，从而确定分类数为5。最后，列出具体分类结果，并对每一类食品从平均价格等四个方面进行分析。第二，通过回归分析、时间序列分析给出了每类食品的零售价格的预测并对其趋势进行分析。首先，引进类平均价格概念，并通过对每类食品中所有食品的价格求平均将其求得，然后分别对每一类食品的类平均价格做出散点图，并对其进行分析，确定在预测过程中舍弃了时间点较早的数据。然后，前三类的类平均价格较为稳定，因此我们选用回归分析对其进行预测，分别用线性、二次、三次、对数进行拟合，通过可决系数且结合实际情况分别选取对数、二次、二次函数进行预测，第四五类的类平均价格有较强的波动性，我们选择时间序列中的一次指数平滑法进行预测，最终得出每类食品在四、五月份的6个类平均价格。最后，画出每一类食品的当前及未来的价格变化曲线，并对各类的价格变化趋势进行分析。第三，结合上述两问得出的结论，分别对每一类食品零售价格的当前形式与未来趋势进行分析，结合当前的国家经济政策和通货膨胀水平、物价上涨原因等向有关部门提出了建议。本文利用SPSS、excel、matlab等软件，利用系统聚类法、回归预测、一次指数平滑法对城市居民食品进行了合理分类，并完成了零售价格的预测。在建模思路中，引进统计量和伪F统计量以更好的对最优分类数进行选取，用回归分析和时间序列分别对不同特点的食品种类进行了预测使结果变得更优。但是本文没有考虑突发事件的影响，在实际应用中还要进行改进和完善。关键词：食品价格系统聚类法回归分析一次指数平滑法SPSS引言消费者物价指数（ConsumerPriceIndex），英文缩写为CPI，也称消费价格指数，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标，是与人民生活密切相关的参考指标。食品价格未来可能发生上涨，CPI也会因此上涨，这就意味着通货膨胀压力正在增强。 城市居民食品零售价格是消费者物价指数的重要组成部分，权威机构研究认为粮食生产、流通成本上涨一定会带动农产品价格总体上涨，特别是2011年异常的气候情况，导致生产成本大量增加，国际粮价对国内供需的影响，食品价格未来可能发生上涨。国家公布的今年3月份的CPI增幅达5.4%，创32个月来的新高，这使得年内的通货膨胀压力正在增强。城市居民食品零售价格是消费者物价指数的重要组成部分，研究城市居民食品零售价格的变化趋势是研究CPI变化的一个非常有效的工具，对其进行分类则可以更好的对不同类食品的价格数据进行研究，最终得出价格的变化趋势。本文选取包括食用油、肉类、鱼类、蔬菜、水果、调味品等在内的42种生活食品，通过网络查得对武汉市上述食品在2010年3月上旬至2011年3月下旬共39个时间点的零售价，对其进行如下研究。1、建立统计模型，将所涉及食品适当分类，并分析每类食品的特点；2、建立统计模型，预测2011年4、5月的城市居民食品零售价格走势；3、通过以上研究，写一篇城市居民食品零售价格情况分析和对有关部门建议的文章。问题分析2.1概念分析在对各种食品进行分类的过程中，必须选择合适的分类指标，下面对选择的各分类指标进行分析。2.1平均价格是用来衡量一种食品的价格水平的最基本的属性，在对食品进行分类的过程中，价格是分类指标必不可少的一个方面。而数据中又主要给出了各食品的一年以来测到的39个价格，有充足的数据对其进行支持，因此，我们选用平均价格这一指标来对其进行刻画。2.1各类食品价格均会随时间变化产生波动，每种食品的价格波动性也是这个食品的特征属性之一，用这种波动性来衡量食品的特性也是分类指标的一个不可缺少的一部分。而这种整体偏离的属性可以通过方差来衡量，因此引进价格方差这一分类指标。2.1价格的变化在整体上存在偏移，而在细节方面，同一种食品价格在相邻的两次观察时总是存在着些许变化，这种变化反应了该食品的价格变化幅度，我们将其记为价格变化率。由此我们将这个指标也纳入食品的属性，将其作为分类标准之一。2.价格变化率并不会保持稳定，它也存在波动性，价格变化率的方差可以描述价格变化率的偏离程度，这种偏离程度是衡量价格变化大小的一个指标，也将其作为在价格方面衡量食品的一个分类标准。2.2研究内容分析2.2.1对涉及到的食品进行分类时，本文将采用聚类分析法对该问题进行建模并求解，分类的思路如图2.1所示。分类分类指标的确定数据的处理每类食品分类指标值的求取，得到42×4矩阵距离定义为欧氏距离平方得到类间平均距递推公式分类指标值的标准化处理利用SPSS进行系统聚类分析分别输出分为四到九类的结果计算R2统计量和伪F统计量PSF根据R2和PSF值确定分类结果为五类确定最终分类结果分别对每一类食品进行分析图2.1食品聚类的思路2.2.2预测接下来两个月的城市居民食品零售价格走势时，本文在问题一分类的基础上，分别对每一类食品的价格进行预测并分析。思路如图2.2所示。确定每类食品的类平均价格确定每类食品的类平均价格每类食品的散点图分析前三类进行回归分析，分别选取线性、二次、三次、对数回归方程进行分析根据可决系数R2及实际情况决定选用哪一种回归第四、五类进行时间序列分析得到四、五月份的六个预测结果画出每一类食品的当前及未来价格变化曲线图并进行对价格变化趋势分析运用一次指数平滑法进行预测图2.2价格预测的思路2.2撰写报告时，首先在问题一的分类和问题二的零售价格走势基础上对城市居民食品零售价格的当前形式与未来趋势进行分析，结合当前的国家经济政策和通货膨胀水平、物价上涨原因等向有关部门提出了建议。模型假设未来两个月内不会发生影响市场价格的重大事件；2、分类时的仅考虑列出的指标，其他未列出的指标不会影响分类结果；3网络查得的数据均真实可信；食品分类的研究4.1聚类模型的准备4.1.1聚类分析是根据事物本身的特性来定量研究分类问题的一种多元统计分析方法。其基本思想是同一类中个体有较大的相似性，不同类中的个体差异较大，于是根据一批样本的多个观测指标，找出能够度量样品（或变量）之间相似度的统计量，并以此为依据，采用某种聚类法，将所有的样品（或变量）分别聚合到不同的类中。在实际应用中，聚类分析根据分类对象的不同分为样品聚类和变量聚类。样品聚类在统计学中又称为Q型聚类，即对样品（或事件）进行的分类处理。方法是根据样品有关变量的特征，将特征相似的样品归为一类。在本题中，要求对食品进行分类，显然这是一个Q型聚类。我们要根据选择指标的不同，将食品分为合适的几类。4.1.2数据的来源及预1、数据的来源本文中选取包括食用油、肉类、鱼类、蔬菜、水果、调味品等在内的42种生活食品，在2010年3月上旬至2011年3月下旬共39个时间点查得的零售价（数据源自武汉市价格信息网【1】）进行研究，在研究过程中我们要对这些数据进行初步处理。2、时间统一化网上给出的时间为年月日格式，其中每个月的数据分别用上中下旬三个数据来表示，在对数据的具体处理中，我们对具体的时间点进行编号，网上共查得了39个时间点，我们将其编号为0,1,…,38，将第一个时间点2010-3-5，记为时间点0，第二个时间点2010-3-15记为时间点1，……，将最后一个时间点2011-3-25记为时间点38。3、计量单位统一化在网上查得的数据中，大部分数据的计量单位为元/500克，但是存在少数单位不是以此为单位，为了使分类更加可靠，有必要对数据的计量单位进行统一。花生油、大豆调和油给出的计量单位为元/5升，酱油、醋的计量单位为元/瓶，由于每瓶的规格均为500mL，因此酱油、醋的计量单位等效为元/500mL。可以看出这两种单位均是以体积为单位，其余的均是以质量为单位，所以，为了将其转化为以质量为基本单位，必须查得四类食品的密度。通过网络搜索，我们查得四类食品的密度如表4.1所示。表4.1四类食品的密度食品名称花生油大豆调和油酱油醋密度（千克/升）0.920.921.151.05通过公式：质量=密度×体积可以将四类食品的单位进行调整。4.1.若想合理的对样品进行分类，必须选择合适的分类指标，本问中，我们选择以下4个指标来对食品进行分类。1、平均价格要衡量一种食品的属性，其价格是必不可少的一个方面，数据中主要涉及了各食品的一年以来测到的39个价格，所以我们选用平均价格这一指标来对其进行刻画。定义：食品的平均价格是该食品在各时间点观测到的价格的平均值，表达式如下：其中，表示第种食品的平均价格，表示第种食品在第个时间点时的价格。2、价格方差各类食品价格均会随时间变化产生波动，这种整体偏离的属性可以通过方差来衡量，因此引进价格方差这一分类指标。定义：食品的价格方差是该食品在观测到的各时间点的一系列价格数据的方差，表达式如下：其中，表示第种食品的价格方差。3、价格平均变化率价格的变化在整体上存在偏移，而在细节方面，同一种食品价格在相邻的两次观察时总是存在着些许变化，这种变化反应了该食品的价格变化幅度，我们将其记为价格变化率。由此我们将这个指标也纳入食品的属性，将其作为分类标准之一。定义：食品的价格变化率为该食品当前价格减去前一个观测点的价格，并比上前一个价格，然后取绝对值。表达式如下：其中，表示第种食品在第个时间点时的价格变化率。定义：食品的价格平均变化率为各时间点的价格变化率对时间求平均。表达式如下：其中，表示第种食品的价格平均变化率。4、价格变化率方差价格变化率并不会保持稳定，它也存在波动性，价格变化率的方差可以描述价格变化率的偏离程度，这也是在价格方面衡量食品的一个分类标准。定义：食品的价格变化率方差是该食品在各时间点的一系列价格变化率的方差，表达式如下：其中，表示第种食品的价格变化率方差。综上，每个指标均有4个属性，我们可以得到一个42×4的分类指标矩阵，其中，。4.1.4分类指标数据的利用如下公式对数据进行标准化处理，。其中，，。为了方便，我们将归一化之后的得到的矩阵仍然记作。4.2聚类分析聚类方法有很多种，在这里我们选择系统聚类法对食品进行聚类分析，其中类间距离测量选取类平均法。4.2.1系统聚类法是目前应用较为广泛的一种聚类方法，其分类思想和植物分类学类似，分类单位越小，它所包含的植物就越少，植物间的共同特征就越多。利用这种思想，系统聚类法首先将所有的个样品看成不同的类，然后将性质最相近（即距离最近）的两类合并为一类；再从这类中找到最接近的两类加以合并，以此类推，直至所有的样品被合并为一类。得到该结果后，用户在根据具体的问题和聚类结果来决定应当分为几类。系统聚类法的优点在于，可以对样品进行聚类，变量可以是连续性变量也可以是分类变量，而且可供选择的距离测量方法和结果表示方法也非常丰富。与快速聚类不同，系统聚类可根据不同的聚类数目生成一系列连续的聚类解。4.2.2要衡量样品间的相似性，距离不失为一个很好的选择，下面我们将介绍本文在聚类分析中用到的距离。1、距离——欧式距离平方设个样品的多元观测数据为：这时，每个样品可以看成元空间的一个点，个样品组成元空间的个点。我们自然用各点之间的距离来衡量各样品之间的相似性程度。欧式距离为聚类分析中常用的距离，公式如下：在实际操作中，我们选择欧式距离的平方作为衡量距离的标志，这种距离更能突出样品间的差异性，故距离的表达式为：2、类间距离——类平均距离在聚类分析中，不仅要考虑各个点之间的距离。由于类的形状是多种多样的，所以类与类之间的距离也有多种计算方法。令类和中分别有和个样品，则用类平均法定义的类间距离为：，它等于类和中任意两个样品距离的平均。在系统聚类中，每一次都要将已有的两个类聚合成一个新类，显然有必要求出新类与其他各类的类间距递推公式。设某一步将类和合并成，它们各有，，个样品，三个类分别于类的类间距为，，，则它们的递推公式如下：4.2.3用系统聚类法时，聚多少类合适，这是一个很实际的问题。一个较好的聚类应该在类内各样品尽可能相似的前提下，使得类的个数尽可能少。这里需要考虑系统聚类用到的统计量，利用这些统计量，可以在一定程度上判别聚多少类为合适。1、统计量设某系统水平上类的个数是。类中样品的类内离差平方和为，其中，，为类的重心。越小，说明中各样品越相似。在系统的第层共有个类，定义又以记所有样品的总离差平方和，其中，。定义统计量为，统计量可用于评价每次合并时的聚类效果。显然，。当个样品各自为一类时，；当个样品最后合并成一类时，。的值总是随着分类数目的减少而减小，可以从值的变化看个样品分成几类最合适。比如，分为5类以前各类的值减小较缓慢；假定分为5类时，，而下一次合并，即分为4类时减小较快，如，则认为分为5类较合适。2、伪F统计量定义伪F统计量为。是分为个类时的类间平方和，是其自由度。是分为类时的类内平方和，是其自由度。用于描述分为个类时的聚类效果。值越大表示这些观测可显著地分为个类。4.2.4用SPSS软件进行系统聚类，系统聚类法的流程图如图4.1所示。构造n个类，每个类只包含一个样品构造n个类，每个类只包含一个样品合并距离最近的两类为一新类计算新类与当前各类的距离计算统计量与伪F统计量计算n个样品两两间的距离{},记作D=()类的个数是否等于1画聚类图决定分类个数和类是否图4.1系统聚类法流程图4.3分类结果与分析4.3.1利用SPSS进行系统聚类分析，分别得到从4到9类的分类方式，为了得到更合理的分类结果，下面通过统计量和伪F统计量进行筛选分类结果。统计量和统计量结果如表4.2所示。表4.2统计量和统计量结果聚类数目987654值0.9310.9080.9050.8500.8470.551值59.67050.73547.37040.70849.82914.752从统计量可以看出，从到下降最大，说明分5类较合适。又时，达到了较大值49.829，也说明分5类较合适。4.3.2分类结果如表4.3所示。表4.3系统聚类分5类结果类别商品名称规格商品名称规格一菜籽油散装香蕉国产一级大豆油散装豆腐无包装大豆调和油一级桶装食用盐精致含碘盐鸡蛋新鲜完整鸡场蛋白砂糖当地主销(袋装)草鱼活1000克左右一条红糖当地主销(袋装)鲤鱼活500克以上一条酱油当地主销瓶500ml芦柑一级醋当地主销瓶500ml苹果红富士一级鲜牛奶当地主销(袋装)二花生油一级桶装活鸡活肉鸡1-1.5公斤鲜猪肉精瘦肉鸡肉白条鸡、开膛上等鲜猪肉肋条肉带鱼冻250克左右鲜牛肉新鲜去骨绵白糖当地主销(袋装)三鲜羊肉新鲜去骨鲜羊肉新鲜带骨四芹菜新鲜一级青椒新鲜一级大白菜新鲜一级尖椒新鲜一级黄瓜新鲜一级圆白菜新鲜一级萝卜新鲜一级豆角新鲜一级茄子新鲜一级蒜苔新鲜一级西红柿新鲜一级韭菜新鲜一级土豆新鲜一级西瓜当地主销一级胡萝卜新鲜一级五油菜新鲜一级4.3.3结果与1、各类样品指标的重心在得出分类结果之后，我们将从四个分类指标出发分别对五类进行分析。由于有的类中有多个样品，而分析中我们是以整个类为整体进行分析，所以我们分别求出每一类中四个指标的重心，将其作为整个类的指标属性进行分析。由上文可知，类的重心为，计算得出每一类样品指标的重心如表4.4所示。表4.4各类样品指标重心分类平均价格价格方差价格平均变化率价格变化率方差一4.14928920.197862670.016156640.001031677二10.7468961.0030137150.0205609410.000672769三17.1541033.7535031040.009482530.000556053四2.71011970.4147732520.0811890090.008862497五1.95410260.6048090420.1417567790.0281066112、各类食品分析由表4.4可以得出每类食品的特点。第一类食品主要包括生活中的价格略高的生活必需品，这类食品价格略高，但还是在群众的可接受范围之内。这类食品的价格方差最低，说明其价格波动最小，稳定性较好。价格平均变化率也较低，进一步说明了价格波动的幅度较小，即在每一次价格发生改变使价格变化程度较小。价格变化率方差较大，说明了其价格变化率大小的波动较其他几类较大。第二类食品主要包括肉类，这类食品价格都偏高，不属于生活中必不可少的食品，然而并不像第三类食品的价格那么高，生活水平较高的群众还是会食用的。这类食品的价格方差较大，说明其价格波动较大，价格经常发生浮动。价格平均变化率也不高，和第一类食品相差不大，这就说明了第二类食品价格一直经常处于上升水平。价格平均变化率发出较小，说明其价格变化幅度较为稳定。第三类食品属于绝对的奢侈食品，这类食品价格最高，是价格最低食品的8倍多。这类食品的价格方差最大，远高于第一类，说明这类食品在价格上涨的大环境下，价格发生了大的变化。价格平均变化率较小，但是由于其价格水平叫高，所以其涨幅也不低，只是相对而言涨幅较小。价格变化率方差最小，说明其价格变化幅度最稳定。第四类食品主要包括最生活中基本的蔬菜和水果，这类食品的价格很低，属于生活基本品。这类食品的价格方差较小，说明在市场存在波动的情况下，生活基本品的波动性最低。其价格平均变化率较高，但是其价格水平较低，所以其价格的绝对变化值也不高。价格变化率方差处于偏高水平，但是相对第五类来说还有几倍差距，这说明价格幅度较为稳定的。第五类食品只有一种食品油菜，其价格在这五类中处于最低水平，也是属于生活基本品，但是它并没有分到第四类中，是由于其价格平均变化率和价格变化率方差远高于其他。价格方差较高，说明其价格的波动性较大，偏离程度较高。价格平均辩护率价高则说明其价格变化水平较高，即价格的变化幅度较大，这也是没有将其划入第四类的原因之一。其价格变化率方差最高，说明了几个变化幅度不稳定，时大时小，从整体时间上来看规律性不强。各类食品零售价格的预测问题二要求预测接下来两个月的城市居民食品零售价格走势，我们将在问题一分类的基础上，分别对每一类食品进行分析。5.1模型的准备首先要利用每一类中不同食品的数据得到每一类食品的数据，然后对每一类食品的数据进行简要分析，将不合理部分剔除，最后对合理部分进行具体分析。5.1.1由于有的类中有多个样品，而分析中如果对每个数据均进行分析太过麻烦，所以我们选择以整个类为整体对其进行分析。为了得到能反映该类食品的价格数据，我们提出了类平均价格这一概念。定义：类平均价格为该类下所有食品在某一时间点上的价格取平均后取得的价格。根据上文所述，我们选取每类的平均价格作为该类的整体价格进行分析。在某一时间点上某一类的数据为：，其中，为第类中的食品数量，为第种食品在第个时间点的价格。5.1.2经过上文的处理，每一类中均可以得到一组随时间变化的价格的数据，在对未来的价格进行预测之前，有必要对已知的数据进行分析。我们分别画出每一类的价格散点图，经过观察发现，每一类的散点图上均可以看出价格在较长的时间段（一年）里存在波动，下面仅以第三类的散点图为例进行分析。第三类食品的价格散点图如图5.1所示。图5.1第三类食品的价格散点图从中可以明显看出在时间点21之前，价格的变化相当平稳，过了21之后，价格突然上涨。对我们来说，要预测的数据在第40至45个点，前21个点的数据对此影响不大，对未来的预测影响大的只是22点之后的数据；而且若在预测的过程中将所有数据均考虑进去，则得到的方程的可决系数肯定会降低，拟合优度下降。因此，为了简化建模，同时也为了提高预测精度，我们在预测的过程中将前21个点剔除，只考虑从22开始的18个点。这样做了之后，对提高预测精度有显著影响。对于第四类和第五类食品的价格来说，其波动性较强，不适宜采用回归的方式来预测求解，因此我们选择利用时间序列对其进行求解。而利用时间序列进行预测时，只需要考虑最近的一些观测点即可，因此我们在预测的过程中只采用了20011年观测到的9个数据，即从时间点30的价格开始预测。5.1.3在预测的过程中，我们要根据散点图的分布情况合理选择预测模型及预测公式，因此有必要给出每一类食品用来预测的价格的散点图，如图5.2所示。图5.2每一类食品的价格散点图由散点图可以看出，前三类食品的价格趋势有较强的函数关系，后两类的价格存在较强的波动性，没有较强的函数关系来对其进行没描述刻画。因此，在预测过程中，我们前三类选择回归分析模型来对其进行预测，而后两类选择时间序列对其进行预测。前三类的散点图类似，均可以用线性函数、二次函数、三次函数、对数函数分别来进行刻画，因此我们将建立二次回归和对数回归的模型对其进行预测。后两类的散点图均呈现无序状态，可以用时间序列中的一次指数平滑法来预测。5.2价格预测5.2.1有上述分析可知，前三类食品价格可以建立回归分析模型来预测。在上文中我们已经得出回归可以分别用线性回归、二次回归、三次回归和对数回归进行拟合，然后选择拟合效果较好的作为预测函数进行预测。因变量为第类食品的价格（元/500克）和自变量时间之间的的回归分析模型如下。线性回归模型：二次回归模型：三次回归模型：对数回归模型：其中，为未知系数，为随机波动变量。为了检验其拟合优度，我们选择可决系数来表示，计算公式为：其中，为的估计值，为的均值。可决系数越接近于1，拟合优度越好。5.2.2指数平滑法解决了移动平均法需要个观测值和不考虑前时期数据的缺点，通过某种平均方式，消除历史统计序列中的随机波动，找出其中的主要发展趋势。一次指数平滑法适用于市场观测呈水平波动，无明显上升或下降趋势情况下的预测，正好符合本题情况，考虑到选取较小的能够减少随机误差，提高对原始数据的修匀程度，故选择。一次指数平滑法步骤如下：Step1:分别输入由开始时间点到终止时间点之间的食品价格构成的数组，对于第四类食品来说，，对于第五类食品来说，；Step2:生成一个空矩阵，设置平滑常数，；Step3:，判断是否小于，是则继续执行Step4-Step7，否则跳出执行Step8；Step4:对矩阵进行赋值，；Step5:判断是否成立，是则继续执行，否则跳出执行Step7；Step6:对矩阵继续赋值，；Step7:对优势值评价结果构成的数组进行赋；Step8:输出由优势值评价结果构成的重新赋值的数组。5.3模型求解5.3.1利用SPSS软件对前三类食品价格分别用线性、二次、三次回归和对数回归进行预测，通过可决系数对四种预测方式进行选择，可决系数较大且符合实际情况的那种预测方式作为最终预测方式。在前三类的回归分析中，我们分别选取对数回归、二次回归、二次回归结果作为预测函数，分别为：可决系数分别为0.912、0.915、0.924，均大于0.9，可以看出三个回归拟合均很合理，预测得到的价格可信度较高。利用回归方程，得到前三类食品价格的预测值如表5.1所示。表5.1前三类食品价格的预测结果时间点394041424344第一类食品价格（元/500克）4.9935.0205.0475.0735.0995.124第二类食品价格（元/500克）11.95811.98612.0112.0312.04612.058第三类食品价格（元/500克）20.25820.10419.90219.65219.35419.0085.3.2利用matlab编程对其进行求解，得到后两类食品在2011年4月至5月的6个观测点的价格预测值，如表5.2所示。表5.2后两类食品价格的预测结果时间点394041424344第四类食品价格（元/500克）3.1913.1933.2503.2843.3013.288第五类食品价格（元/500克）1.4891.4931.4821.4871.4971.4925.4价格走势分析上文中的预测值，我们绘出各类食品的价格变化曲线如图5.3所示。图5.3各类食品价格变化曲线从图5.3中分别对五类城市居民食品零售价格走势进行研究，可以得出如下结论：第一类、第二类和第四类食品的价格会出现上升趋势，且均为缓慢上升；第三类食品的价格会出现下跌趋势，但是降幅平稳，不会出现大的波动；第五类食品则会继续维持在1.5元/500克附近，且会继续进行波动。各类食品的分析及对相关部门的建议6.1对各类食品的分析第一类食品作为生活的必须食品，其价格必须具有在以较低的速率上涨的同时，具有较高的稳定性。根据我们对第一类食品以往的价格及其后两个月的预测数据来看，该类食品在过去一年的时间及未来两个月的走势中，价格在开始的三到九月中出现较大的跌幅，但随后价格逐步恢复正常，保持了缓慢且平稳上升的势头，在未来的两个月中，通过预测值可以得出该类食品价格会保持上升趋势。出现此类情况的原因主要是：在三到九月的时间段内，食品商品及原材料出现质量问题，导致消费者购买意愿下降；另一方面有大量该类商品流入市场，或者受商品原料降价等因素影响，均有可能导致供求关系发生倾斜，导致价格急剧下降。在其后的时间内，随着国家以保护价格收购粮食，控制市场供给量政策的出台，价格逐步平稳回升。第二类食品作为第一类食品的延伸，由于自身在生活中同样占据比较重要的地位，但是受其较高的价格基数及社会状况的限制，消费量远不及一类商品，受市场需求量的影响较大，与此同时还受到产量、牲畜疾病、运输的便捷程度、消费者的传统饮食习惯的影响，以及在不同季节对该类商品的需求量的不同及不可预知的市场突发因素的影响，会导致价格在总体保持良性上涨的同时出现一定的价格波动。第三类食品由于其自身的产地分布、产量、生产养殖成本、运输成本的影响，同时随着近年来人们饮食习惯的逐渐变化，使得该类商品的需求量逐步上升，导致该类商品始终保持在较高的价格水平。该产品在未来的一段时间内将继续保持其高价位，但是有价格下降的趋势。第四类食品主要为水果蔬菜，作为生活消费品的基本组成部分，这类食品的价格很低，受其生产成本、市场需求、运输成本的影响，其价格始终保持着增长的趋势，但同时由于其自身易坏、保鲜困难、保鲜成本较高、市场不确定因素及季节性因素的影响，会使该类产品产生较大的波动。第五类食品只包括油菜一种食品，是由于其价格总体水平基本维持不变，但通过对过去一年的价格走势的分析，发现其价格在相当长的一段时间内呈现了一种周期性波动的情况，同时由于其属于半成品及重要加工原料的属性，不仅受消费者消费情况及季节性因素的影响，同时受到食用菜籽油等加工成品价格及其厂家对生产成本控制等因素的影响，其价格会在相对稳定的范围内呈现较大的周期性波动。6.2对有关部门建议CPI指数及居民消费指数，不仅反映了我国居民的消费情况，同时也从侧面反映了人民币的购买力。我国经济水平虽然保持了较高的增长态势，但CPI同样也以较快速度增长。如何在保持经济增长的同时，限制CPI指数的过快增长成为了一个亟待解决的问题。在长远的发展过程中，必须将高发展，低通胀作为目标，即要使商品价格在资深市场因素的影响下上升的同时，通过相关政策的调控与控制下，在一定程度上减缓价格上涨。为此，我们提出以下几点建议仅供参考。（1）以高发展，低通胀为总目标。当前由经济快速下滑导致的通缩风险明显加大，短期政策应转向刺激增长防止通缩为主，但从中长期来看仍存在通胀风险，中长期政策以防范通货膨胀为主。（2）完善食品生产与销售中各个环节的明确分工与职责，建立更加有利于价格稳定的生产与调控体系。（3）建立地方优势食品产业链，发展地方优势，提高地方特色产品的质量与知名度，增加财政收入，增加地方的影响力。（4）随着中国逐渐走入国际市场，在面对国际市场的不确定因素时，应该出台相关政策，以有效应对国际市场价格波动，防止输入型通过货膨胀。（5）加快完善国家的食品类商品的储备体系，以应对短期不确定因素对市场造成的冲